ПРОБЛЕМЫ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКЕ В НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЕ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

2022

ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ЭКОНОМИКА

Т. 38. Вып. 3

РОССИЯ И ЭКОНОМИКА ФОРМИРУЮЩИХСЯ РЫНКОВ

УДК 330.101 JEL B41

Проблемы противодействия теневой экономике в научной литературе*

В. Ю. Буров, Ж. Б. Тумунбаярова, Н. Н. Ханчук, П. В. Масалов

Забайкальский государственный университет,

Российская Федерация, 672039, Чита, ул. Александро-Заводская, 30

Для цитирования: Буров, В. Ю., Тумунбаярова, Ж. Б., Ханчук, Н. Н. и Масалов, П. В. (2022) 'Проблемы противодействия теневой экономике в научной литературе', Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 38 (3), с. 462-494. https://doi.org/10.21638/spbu05.2022.306

В статье обобщен теоретико-методологический инструментарий исследования теневой экономики в научных публикациях отечественных и заруб ежных авторов. Проведен сравнительный анализ сложившихся и используемых диагностических подходов масштабирования теневой экономики, в том числе обзорных статей, посвященных этой теме. Представлена характеристика научных публикаций по противодействию теневой экономике. В ходе исследования был проведен обзорный анализ особенностей и направлений исследования российскими и зарубежными учеными явления теневой экономики, проведено сравнение массива данных научных публикаций библиометри-ческими методами (VOSviewer) по международным базам данных Dimensions, которая является одной из новых и характеризуется объективностью, и база Scopus, которая считается наиболее качественной и широкой для проведения анализа библиографических данных. Выявлено, что статьи по теневой экономике чаще публикуются в гуманитарных отраслях наук, что в большей степени соответствует базе Scopus. Для отечественных научных статей использована научная электронная библиотека eLIBRARY.RU, как одна из самых крупных и авторитетных библиографических баз данных в России. Выявлена низкая цитируемость российских научных работ при высокой статистике загрузок и просмотров, что свидельствует о существующем интересе к этой теме при невысокой научной значимости освещающих ее публикаций. По мнению авторов, в отечественных и зарубежных научных публикациях отсутствуют рекомендации по противодействию теневой экономике. Учитывая результаты анализа методик измерения

* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-110-50542.

© Санкт-Петербургский государственный университет, 2022

масштабов теневой экономики, авторы отмечают недостаточное внимание, которое уделяется регионализации факторов развития теневых экономических отношений, которые позволили бы повысить практическую эффективность проводимых научных исследований. Обзор методов оценки масштабов теневой экономики позволяет сделать вывод о том, что существуют сложности с определением понятия теневой экономики. Ключевые слова: теневая экономика, масштаб теневой экономики, противодействие теневой экономике.

Введение

В исследовании теневой экономики сложилось и существует определенное теоретико-методологическое многообразие. Философия, экономическая теория с ее направлениями и школами, психология, социология и другие науки исследуют эту категорию. Сформировались отечественные и зарубежные научные школы с определенными подходами изучения теневой экономики как специфического сектора экономической системы.

Возрастающие неопределенность и сложность социально-экономических и иных процессов (глобальные изменения на рынках, пандемия и др.), обеспечение устойчивого экономического роста на различных уровнях социально-экономических систем диктуют необходимость дальнейшей разработки фундаментальных основ и практических приложений исследования теневой экономики.

Актуальность обращения к фундаментальным основам исследования теневой экономики, несмотря на относительную изученность проблемы1, сохраняется. Это связано с тем, что теневые экономические отношения наблюдаются в большинстве стран мира. Государствам необходимо иметь системный взгляд на происходящие в теневой экономике процессы и явления, чтобы организовывать мероприятия по минимизации угроз экономическому развитию.

Дальнейшая разработка фундаментальных основ исследования теневой экономики предстает, с одной стороны, как задача обновления теоретических обобщений с учетом современных тенденций и применением инструментария современных областей научного знания, а с другой — как поиск ответов на вопросы, связанные с формированием и последующим развитием специальной теории теневой экономики.

Целью исследования является проведение анализа научно-практической эффективности опубликованных исследований в области теневой экономики и поиск современных областей научного знания для расширения теоретико-методологической базы теневой экономики.

Используя теоретические положения и методологический инструментарий современных областей научного знания в исследовании теневой экономики, мы поставили следующие задачи:

— провести анализ теоретико-методологического инструментария исследований теневой экономики в научной литературе;

1 Наш запрос о фундаментальных основах исследования теневой экономики в поисковых системах показал: в «Яндекс», например, находится от 12-13 миллионов результатов, в Google — примерно 1,3 миллиона результатов.

— осуществить сравнительную характеристику сложившихся и используемых диагностических подходов определения масштабов теневой экономики и обзора научных статей, посвященных этому вопросу, который позволяет сделать выводы о проблемах понимания сущности феномена теневой экономики;

— проанализировать научно-практическую эффективность научных статей, посвященных проблеме противодействия теневой экономике.

В качестве научной гипотезы мы выдвинули предположение о том, что исследования в области теневой экономики не имеют ни единого определения теневой экономики, ни практической ориентации. Данное утверждение базируется на предположении об отсутствии комплексных, системных научных исследований в данном направлении и отсутствии реальных практических рекомендаций по снижению масштабов теневой экономики.

Для проверки гипотезы мы будем использовать: библиографический метод — для построения кластеров наиболее популярных исследований в области теневой экономики через построение библиографических карт в VOSviewer; качественный метод, предполагающий авторский обзор качества российских публикаций, а также детальный анализ наиболее популярного направления исследований в области теневой экономики — методов оценки масштабов теневой экономики. После качественного анализа российских публикаций мы попытаемся выявить российские научные публикации по противодействию теневой экономике.

1. Существующие научные литературные обзоры

Существует значительный научный потенциал исследований теневой экономики, накопленный как отечественными, так и зарубежными авторами (Агарков, Судакова и Найденов, 2013). Ученые рассматривают различные аспекты теневой экономики: причины теневой экономики и ее последствия, неформальную занятость, определение масштабов теневой экономики и противодействие ей, легализацию теневого капитала и вывоз его за рубеж, связь коррупции и теневой экономики.

Однако наблюдается дефицит работ, посвященных научным литературным обзорам. Среди таких работ можно выделить статью А. П. Кириенко, в которой «проведено сравнение наборов данных русскоязычных и англо-язычных научных публикаций библиометрическими методами. Эмпирической базой исследования были научные публикации, содержащие словосочетания "теневая экономика" и "уклонение от уплаты налогов", размещенные в онлайн-архивах eLIBRARY.RU, RePEc и SSRN. Для анализа текстов авторы использовали программу QDA Miner v. 5.0 с модулем WordStatv.7.1.7» (Киреенко и Невзорова 2019, с. 50). Авторы данного исследования отмечают, что отечественные и зарубежные ученые одинаково часто обращаются к описательному анализу проявлений теневой экономики, а вот по проблеме оценки масштабов теневой экономики превалируют исследования англоязычных публикаций.

Интерес вызывает обзорная статья группы ученых (Nevzorova et al., 2016), в которой анализируется соответствие проблематики научных работ по уклонению от уплаты налогов практическим вопросам, обсуждаемым заинтересованными лица-

ми: учеными, с одной стороны, и бизнес-сообществом и государственными органами — с другой. В качестве источника научных публикаций по данной тематике использовалась научная электронная библиотека eLIBRARY.RU, а также электронные базы публикаций издательского дома «Коммерсантъ» и «Российской газеты», и была проанализирована 301 публикация за 2013-2015 гг. Изучение соответствия проблематики осуществлялось путем сравнения публикационной активности в разрезе видов публикаций. Расчеты производились также с помощью программного продукта QDA Miner v. 5.0, модуль WordStat v. 7.1.7. Исследование позволило выявить несоответствие тем, обсуждаемых бизнесом и властью, темам научных публикаций. Распространенные в научных публикациях темы (теневая экономика, коррупция, фирмы-однодневки, взносы на социальное страхование) гораздо реже встречаются на ресурсах издательского дома «Коммерсантъ» и в «Российской газете», сосредотачивающих основное внимание на вопросах законотворчества и обсуждения изменений в законодательстве (Nevzorova et al., 2016).

А. В. Костин в статье «Опыт измерения теневой экономики в Западной литературе» (Костин, 2011) попытался проанализировать существующие методы определения масштабов теневой экономики на макроуровне. Автор делает вывод, с которым мы соглашаемся: «Разнообразие теневой экономики порождает разнообразие различных методов ее исчисления. Каждый метод описывает определенную часть теневой экономики, используя свои индикаторы. Дать окончательную оценку каждому методу невозможно, потому что реальный размер теневой экономики нам неизвестен. Но некоторые методы можно совместить для получения методов с большим охватом теневой экономики. Некоторые методы уже используются вместе, но не как объединенный метод, а как создание одним методом контрольных точек, для другого» (Костин, 2011, с. 40).

Зарубежные авторы А. Золковер и В. Терзиев в своей статье для анализа используют программу VOSviewer, а также международные базы данных Scopus и Web of Science (WoS) (Zolkover and Terziev, 2020). По итогам исследования ученые делают вывод о том, что наиболее активно опубликование статей по теме теневой экономики осуществляются в таких предметных областях, как: социальные науки; экономика, эконометрика и финансы; бизнес, менеджмент и бухгалтерский учет; экологические науки; искусство и гуманитарные науки (согласно базе Scopus); бизнес-экономика; социология; государственное управление; государственное право; исследования в области развития; социальные науки; науки об окружающей среде и экология; регионоведение (согласно базе WoS). Большинство статей, анализирующих теневую экономику, были опубликованы авторами из США, Великобритании, Индии, Германии и Южной Африки. Журналы, полностью посвященные проблемам теневой экономики, практически отсутствуют, тем не менее с помощью базы Scopus авторы выявили, что в 2019 г. высокорейтинговые журналы Studies in Systems Decision and Control, Journal of Business Ethics, Journal of Contemporary Asia, Cities анонсировали прием к публикации статей, исследующих проблемы теневой экономики. Ученые убеждены, что проблема трансформации неформальных экономических отношений в формальные является основным трендом в области современного регулирования теневых экономических отношений.

Основной целью исследования К. Тимофте (Кока) и Д.-А. Коки является обзор научной терминологии, используемой в отношении теневой экономики (Timofte

(Coca) and Coca, 2020). На основе анализа наиболее актуальных терминов, слов и выражений, отображенных в VOSviewer по базе WoS, авторы определили наиболее изученные предметные области в связи с теневой экономикой, подпольной экономикой и неформальной экономикой:

— размер и развитие теневой экономики (термины и фразы: «размер», «глобальная экономика», «финансовый кризис», «быстрое развитие» и т. д.);

— детерминанты теневой экономики (термины и фразы: «ВВП», «неравенство доходов», «коррупция», «налоговое бремя», «культура», «сложность», «безработица» и т. д.);

— причинно-следственный анализ теневой экономики (термины и фразы: «отрицательный эффект», «негативное воздействие» и т. д.);

— меры противодействия теневой экономике (термины и фразы: «политик», «управление», «регулирование», «закон», «реформа» и т. д.);

— методы измерения теневой экономики («имитация», «оценка» и т. д.) (Timofte (Coca) and Coca, 2020).

В качестве нашего вклада в изучение теневой экономики можно отметить работы В. Ю. Бурова, рассматривающие проблемы исследования теневой экономики (Буров, 2010; 2011а; 2017) и государственного противодействия теневой экономической деятельности (Буров, 2011б; 2019).

В течение 2019 г. мы (В. Ю. Буров, Ж. Б. Тумунбаярова) приняли участие в международном проекте «Управление знаниями и развитие потенциала в рамках партнерства России и Программы развития ООН» и провели исследования по проблемам определения масштабов теневой экономики и государственного противодействия теневой экономике в России. Кроме того, мы рассчитали масштабы теневой экономики в Узбекистане, в результате чего представили в программе развития ООН аналитический доклад, который получил высокую оценку (контракт IC-2017-0300-UZB-01-E-02).

По результатам этих исследований была издана коллективная обзорная монография, в которой были отражены результаты, раскрывающие различные аспекты теории и методологии исследования теневой экономики зарубежными и отечественными учеными; рассмотрены методы измерения масштабов теневой экономики; проанализированы вопросы формирования научных подходов к противодействию теневой экономике. В качестве прикладного результата были определены масштабы теневой экономики в ряде стран (Буров, Федотов и Худайназаров, 2020).

П. В. Масалов и П. А. Кислощаев опубликовали обзорную статью, в которой представили анализ динамики научных публикаций (монографий) в eLIBRARY.RU, содержащих термин «теневая экономика» и связанные с ним термины. Исследователи изучили защищенные кандидатские и докторские диссертации за период 2005-2020 гг., названия, главы и параграфы которых посвящены вопросам теневой экономики. В статье продемонстрировано, что наибольший интерес у ученых вызывает проблема противодействия теневой экономике (Кислощаев и Масалов, 2020).

На наш взгляд, в указанных статьях отсутствуют выводы о перспективных областях современного научного знания, которые можно использовать для качественного развития теории теневой экономики и применения их в вопросах противодействия теневой экономике и оценки ее масштабов.

2. Анализ научно-практической эффективности научных

публикаций в области теневой экономики

В рамках данного исследования мы изучили статьи из международных баз данных с последующим проведением библиометрического анализа (VOSviewer) и из научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU для проведения анализа с использованием качественных методов.

Научную электронную библиотеку eLIBRARY.RU мы выбрали как один из самых крупных и авторитетных информационных порталов в области науки в России. Из базы Dimensions мы собрали данные за весь доступный период (1982-2021); из базы данных Scopus — за последние пять лет (2017-2021), а из научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU — за весь доступный период (2000-2021). Язык поиска в базах Dimensions и Scopus — английский, в научной электронной библиотеке eLIBRARY.RU — русский. Для поиска мы использовали следующие ключевые слова: «shadow economy», «informal economy», «hidden economy» (Dimensions); «shadow economy», «informal economy» (Scopus); «теневая экономика», «неформальная экономика», «ненаблюдаемая экономика» (eLIBRARY.RU).

Обоснованием выбора баз данных стали исследования, в которых проводится сравнительный анализ библиографических баз данных Google Scholar, Scopus, Web of Science, Dimensions (Harzing, 2019; Martín-Martín et al., 2018; Martín-Martín, Orduña-Malea and Delgado López-Cózar, 2018; Orduña-Malea, Aytac and Tran, 2019; Orduña-Malea and Delgado-López-Cózar, 2018; Waltman, van Eck and Visser, 2021). Основываясь на выводах изученных статей, мы решили использовать базы Dimensions и Scopus. База Dimensions является одной из новых, которая может составить конкуренцию Scopus и Web of Science, а база Scopus является наиболее качественной и широкой для проведения анализа библиографических данных (Baas et al., 2020; Visser, van Eck and Waltman, 2021).

Почему Scopus, а не WoS? В базе WoS по ключевому слову «shadow economy» статей всего 66. Максимальная публикационная активность наблюдается в 2020 г. — 9 статей. Для сравнения: в состав базы Scopus входит более 25 тысяч журналов, а в состав базы WoS более 12 тысяч журналов. Безусловно, можно утверждать, что именно большая разница в количестве журналов обусловливает существенное различие в количестве публикаций. Но, на наш взгляд, данное различие обусловлено тем, что база Scopus является более современной базой, в которой представлен широкий спектр работ гуманитарной направленности, что не наблюдается в базе WoS. Учитывая тот факт, что по теневой экономике статьи в большей степени публикуются в гуманитарных отраслях наук (рис. 1), мы считаем, что для литературного обзора авторам стоит пользоваться базой Scopus.

Подбор данных по базе Dimensions мы сделали для формулирования выводов о наиболее активно публикующихся и наиболее цитируемых авторах; подбор данных по базе Scopus был ориентирован на построение библиографических карт для определения кластеров основных ключевых слов в программе VOSviewer2.

Большое количество публикаций по теме теневой экономики наблюдается с начала 2000-х годов (рис. 2). Пик публикационной активности по базе Scopus был в 2018-2020 гг., каждый год более 60 статей в год.

2 VOSviewer. URL: https://www.vosviewer.com (дата обращения: 05.08.2021).

Авторские права © 2022 Elsevier Г V Все права защищены. Scopusявляется зарегистрированным товарным знаком Elsevier B.V.

Рис. 1. Распределение статей из базы данных Scopus по отраслям знаний Источник: Scopus. URL: https://www.scopus.com (дата обращения: 05.08.2021).

Рис. 2. Распределение количества статей из базы данных Scopus по годам Источник: Scopus. URL: https://www.scopus.com (дата обращения: 05.08.2021).

Наибольшее количество статей в базе Scopus опубликовано по таким отраслям наук, как «Economics, Econometrics and Finance» (362 статьи), «Social Sciences» (202 статьи), «Business, Management and Accounting» (170 статей). Немалый интерес вызывают статьи с использованием понятия «shadow economy» по таким отраслям, как «Computer Science» (38 статей), «Engineering» (33 статьи), «Arts and Humanities» (30 статей), «Mathematics» (27 статей), «Environmental Science» (26 статей). Просмотрев статьи, которые отнесены анализатором базы Scopus к отрасли «Computer Science», можно сделать вывод о том, что они преимущественно рассматривают аспект повышения прозрачности экономики для усиления национальной безопасности. Но в то же время, на наш взгляд, эти статьи сложно отнести к указанной области научного исследования, поскольку их инструментарий и подходы не в полной мере соответствуют данной направленности.

Отрасль науки об окружающей среде выдает очень интересный для российских ученых подход, рассматривающий проблему теневой экономики через призму ее взаимосвязи с загрязнением окружающей среды (Biswas, Farzanegan and Thum, 2012).

Самыми активно публикующимися по этой тематике авторами по базе Scopus являются Колин Вильямс и Фридрих Шнайдер (рис. 3).

Рис. 3. Распределение количества статей из базы данных Scopus по авторам Источник: Scopus. URL: https://www.scopus.com (дата обращения: 05.08.2021).

База Dimensions при подборе по ключевому слову «shadow economy» выдает наиболее активно цитируемых авторов. Согласно данной карте, наиболее цитируемым автором является Фридрих Шнайдер (рис. 4).

Но если мы построим карту на основе ключевого слова «informal economy», то на первое место по количеству цитирований выходит Колин Вильямс (рис. 5).

Рис. 4. Карта цитирований в статьях из базы данных Dimensions по авторам (ключевое слово «shadow economy»)

Источник: Dimensions. URL: https://www.dimensions.ai (дата обращения: 05.08.2021).

Рис. 5. Карта цитирований в статьях из базы данных Dimensions по авторам (ключевое слово «informal economy»)

Источник: Dimensions. URL: https://www.dimensions.ai (дата обращения: 05.08.2021).

Рис. 6. Библиографическая карта взаимосвязанных понятий в статьях из базы данных Dimensions

Источник: Dimensions. URL: https://www.dimensions.ai (дата обращения: 05.08.2021).

При поиске по ключевому слову «hidden economy» база Dimensions выдает наименьшее количество публикаций. Это свидетельствует о том, что данный термин выходит из научного оборота и делать по нему поиск для выявления современных тенденций в научной сфере не стоит.

Углубляясь в базу Scopus, мы выявили кластеры, которые являются взаимосвязанными сферами с теневой экономикой и позволяют определить тенденции в исследовании теневой экономики.

Таких кластеров оказалось восемь (рис. 6). Кластеры представляют собой группировку наиболее часто упоминаемых понятий в паре с ключевыми словами «shadow economy», «informal economy». Выборка данных была проведена за период 2016-2021 гг.

Первый кластер (красный цвет) включает такие понятия, как «коррупция», «развивающиеся страны», «экономические и социальные эффекты», «экономическое развитие и экономический рост», «финансовый кризис», «финансовое разви-

Рис. 7. Библиографическая карта взаимосвязанных понятий (распределение во времени) в статьях из базы данных Dimensions

Источник: Dimensions. URL: https://www.dimensions.ai (дата обращения: 05.08.2021).

тие», «отмывание денег», «устойчивость», «устойчивое развитие». В данном кластере наибольший вес имеет понятие «коррупция».

Во втором кластере (зеленый цвет) встречаются такие понятия, как «черный рынок», «экономический анализ», «валовой внутренний продукт», «доход», «инфляция», «количественные модели», «уклонение от уплаты налогов», «налоговые доходы», «налоговая система», «налогообложение», «налоги». Страна, которая упоминается в этой связке чаще всего, — Соединенные Штаты Америки.

В третьем кластере (синий цвет) сгруппированы следующие термины: «предпринимательство», «неформальная экономика», «неформальный сектор», «институциональная теория», «общественная политика», «налоговая мораль», «незарегистрированная работа», «безработица». В данном кластере уделяется большее внимание проблемам теневой экономики и общества. Здесь чаще всего упоминается Европа, Европейский союз.

В четвертом кластере (желтый цвет) встречаются такие словосочетания, как «развивающийся мир», «экономическая активность», «эмпирический анализ», «эн-вайронментальная экономика», «распределение доходов», «неравенство доходов»,

«международная торговля», «Организация экономического сотрудничества и развития», «панельные данные», «загрязнение». Этот кластер характеризуется нами как исследование влияния теневой экономики на окружающую среду.

Пятый кластер (фиолетовый цвет) содержит следующие термины: «преступление», «экономическое влияние», «правительство», «политэкономия», «региональная экономика», «теневое ценообразование», «роль власти», «неуверенность». Эти понятия упоминаются в связке с Россией.

В составе шестого кластера (голубой цвет) выделяются словосочетания: «спрос на валюту», «метод спроса на валюту», «цифровая теневая экономика», «формирующиеся рыночные экономики», «фискальная политика», «модель MIMIC», «налоговое бремя», «уклонение от уплаты налогов». Среди стран упоминается Малайзия.

Седьмой кластер (оранжевый цвет) включает такие термины, как «работа», «глобализация», «неформальная занятость», «рынок труда», «миграция», «параллельная экономика».

Восьмой кластер (коричневый цвет) показывает такие взаимосвязанные понятия, как «качество институтов», «кислород», «соблюдение налогового законодательства». Из числа стран называется Пакистан.

Наиболее свежие термины, упоминаемые во взаимосвязи c «shadow economy»: «развивающийся мир», «неравенство доходов», «качество институтов», «устойчивое развитие», «загрязнение», «эмпирический анализ», «фискальная политика», «распределение доходов» (рис. 7).

На основе сказанного можно сделать вывод о том, что в настоящее время не угасает интерес к методам оценки масштабов теневой экономики, коррупции, уклонению от уплаты налогов, неформальной занятости, а также присутствует интерес в плоскости исследований через призму институциональной экономики, определения взаимосвязи теневой экономики и состояния окружающей среды, устойчивого развития.

3. Научно-практическая эффективность исследований,

посвященных проблеме противодействия теневой экономике

Из научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU мы собрали данные по запросам в названии статьи и в ключевых словах: «теневая экономика», «неформальная экономика», «ненаблюдаемая экономика» (табл. 1). Наиболее популярным термином оказался термин «теневая экономика». Больше половины представленных в научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU статей имеют нулевое цитирование, что позволяет сделать вывод о том, что научная значимость этих публикаций невысока.

В табл. 2 мы указали наиболее востребованные (просмотр и загрузка) статьи по данным научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU, в названии статьи и в ключевых словах которых есть словосочетания «теневая экономика», «неформальная экономика», «ненаблюдаемая экономика» (представлены статьи с цитированием больше 50). Из таблицы мы делаем вывод о том, что наибольший объем цитирования отводится обзорным статьям. Кроме того, мы утверждаем, что индикатор «цитирование» не полной мере отражает научную значимость по причине существования еще одного критерия — количество просмотров и загрузок. Напри-

Таблица 1. Оценка количества цитирований научных статей по теневой экономике

Критерии оценки Ключевое слово

«теневая экономика» «неформальная экономика» «ненаблюдаемая экономика»

Запрос в названии статей Общее количество статей 446 56 22

Количество статей с нулевым цитированием 216 25 10

Процент статей с нулевым цитированием 48,4 44,6 45,5

Запрос в названии и ключевых словах статей Общее количество статей 2631 325 119

Количество статей с нулевым цитированием 1356 168 54

Процент статей с нулевым цитированием 51,5 51,7 45,4

Максимальное количество цитирований от максимума к минимуму 30(до 20 цитирований) 20(до 10 цитирований) 10(до 5 цитирований)

Составлено по: Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU. URL: https://www.elibrary.ru/ (дата обращения: 17.05.2022).

мер, у С. Ю. Барсуковой при количестве цитирований 56 просмотров и загрузок — 224 и 89, а при количестве цитирований 114 просмотров и загрузок — 73 и 20.

Авторы рассмотрели количество цитирований статей, так как в настоящее время это является индикатором качества публикации (например, индекс Хирша). Полученные данные наглядно отображают невостребованность научным сообществом публикаций в данной сфере: практически половина всех публикаций не были процитированы хотя бы раз. Если обратить внимание на максимально цитируемые статьи, то их количество очень небольшое. По результатам проведенного анализа можно сделать вывод о том, что существующая система российских научных исследований в области теневой экономики не вносит значительного научного вклада ни в практику, ни в теорию теневой экономики. Однако анализ просмотров и загрузок подтверждает интерес научного сообщества к данной проблеме. При этом опубликованные статьи в основном относятся к 2012-2015 гг.

Практическую ориентацию статей мы оценивали с точки зрения наличия рекомендаций по противодействию теневой экономике. В таблице указано количество статей с максимальным уровнем цитирования по данным научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU, которые были выбраны по ключевым словам «теневая экономика», «неформальная экономика», «ненаблюдаемая экономика». Из 60 статей только в восьми содержатся практические рекомендации по снижению или противодействию теневым практикам (табл. 3). При этом их цитируемость невысока, что должно свидетельствовать об отсутствии системного изучения этого явления. Однако анализ просмотров и загрузок свидетельствует об общем интересе к данной тематике.

В зарубежной научной литературе также мало говорится о точных мерах по противодействию теневой экономике, однако различные исследователи сообщают

Таблица 2. Анализ статей, наиболее просматриваемых в научной электронной библиотеке eLIBRARY.RU, с цитированием больше 50

Статья Критерии анализа

Факторы теневой экономки Количество позиций в списке литературы Количество цитирований Количество просмотров Количество загрузок Содержание рекомендаций по противодействию теневой экономике

Уклонение от налогов Неформальная занятость Отмывание денег Скрытая зарплата Коррупция

(Алиев, Вихров и Сальников, 2015) Нет Нет Нет Нет Нет 190 129 296 144 Нет

(Барсукова, 2012) Нет Да Нет Нет Нет 24 56 224 89 Нет

(Ахмедуев, 2015) Да Да Нет Нет Да 15 60 193 43 Нет

(Буньковский, 2015) Да Да Да Да Да 3 66 173 148 Нет

(Портес, 2003) Нет Нет Нет Нет Нет 108 50 94 28 Нет

(Барсукова, 2001) Нет Нет Нет Нет Нет 28 114 73 20 Нет

(Мисаков и Черкесов, 2013) Да Да Нет Да Да 5 62 68 27 Да

(Латов и Нестик, 2002) Нет Нет Нет Нет Да 24 61 54 14 Нет

(Бетрозов, Мисаков и Черкесов, 2014) Нет Нет Нет Нет Да 4 57 45 11 Да

(Черкесов, Мисаков и Бетрозов, 2014) Да Нет Нет Нет Да 8 58 29 14 Да

Составлено по: Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU. URL: https://www.elibrary.ru/ (дата обращения: 17.05.2022).

^ Таблица 3. Анализ научных статей, содержащих рекомендации по противодействию теневой экономике

СЛ

0

1

к

Ьа £

=

Статья Критерии анализа

Факторы теневой экономки Количество позиции в списке литературы Количество цитирований Количество просмотров Количество загрузок Содержание рекомендаций по противодействию теневой экономике

Уклонение от налогов Неформальная занятость Отмывание денег Скрытая заплата Коррупция

(Мисаков и Черкесов, 2013) Да Да Нет Да Да 5 62 68 27 Структурно изложены рекомендуемые мероприятия по борьбе с экономической преступностью и коррупцией в: социально-экономической сфере; организационно-правовой сфере; экономической и финансовой сфере

(Черкесов, Мисаков и Бетрозов, 2014) Да Нет Нет Нет Да 8 58 29 14 Выделены основные факторы негативного влияния последствий роста теневой экономики в регионах России. По каждому фактору рекомендованы меры устранения этих негативных явлений

(Найденов и Кривенко, 2013) Да Да Нет Нет Нет 19 45 221 171 Предлагается решение комплекса задач, направленных на повышение эффективности международного сотрудничества в части противодействия теневой экономической деятельности

(Толмачев, 2011) Да Нет Да Нет Нет 4 40 132 58 Предлагается разработка комплекса эффективных мер по минимизации теневых оборотов финансов

i

!< CD

to £

=

(Радюкова и Федорова, 2014) Нет Нет Да Нет Нет 8 35 163 100 Предложена модель формирования и функционирования организационно-управленческой системы с целью создания государственного механизма противодействия теневой экономике

(Федотов, 2015) Да Да Нет Да Нет 17 24 209 84 Сформулированы актуальные направления налоговой политики, предусматривающие сокращение масштабов теневой экономики

(Буров, 2011а) Нет Нет Нет Нет Да - 12 100 75 Предложен механизм политики противодействия теневой экономике и экономический механизм поддержки официальной деятельности субъектов малого предпринимательства

(Комаров и Михайлов, 2015) Нет Да Да Нет Да 11 5 205 50 Предложены: основные меры, направленные на минимизацию вывода финансовых ресурсов из РФ и благоустройства системы национально хозяйства; подходы по борьбе с теневыми институтами

Составлено по: Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU. URL: https://www.elibrary.ru/ (дата обращения: 17.05.2022).

о влиянии некоторых мер политики на размер теневой экономики. Например, некоторые авторы указывают, что политика экономической либерализации может вывести людей из теневой экономики благодаря более формальным возможностям трудоустройства, повышению производительности, улучшению качества институтов, росту заработной платы и содействию открытости торговли (Farzanegan, Hassan and Badreldin, 2019).

Другие исследования нацелены на взаимосвязь между различными факторами и оценкой теневой экономики, таким образом в более широком смысле влияние этих факторов может вызвать ожидаемое изменение объема теневой экономики. Сообщается о связи между теневой экономикой и IQ (Salahodjaev, 2015), децентрализацией (Buehn, Lessmann and Markwardt, 2011), налоговой культурой и качеством институтов (Torgler and Schneider, 2009; Dreher and Schneider, 2006), глобализацией (Berdiev and Saunoris, 2017) и прямыми иностранными инвестициями (Johnson, Kaufmann and Zoido, 1998; Nicopour et al., 2009; Huynh et al., 2020). Ф. Шнайдер в своей работе пришел к выводу, что основными драйверами теневой экономики являются косвенные налоги, за которыми следуют самозанятость и безработица (Schneider et al., 2015). Таким образом, он делает вывод, что это наиболее эффективные варианты точек воздействия для разработки политики по сокращению теневой экономики. Некоторые политические меры, предпринимаемые в Восточной Европе, описаны в работах Г. Крстич и Ф. Шнайдера, а также А. Бухтиаровой, А. Айрияна и Н. Винокуровой (Krstic and Schneider, 2015; Bukhtiyarova, Hayriyan and Vynokurova, 2018).

4. Сравнительный анализ сложившихся и используемых

диагностических подходов масштабирования теневой экономики

В настоящее время существует достаточно большое количество подходов к измерению масштабов теневой экономики. Такое множество обусловлено необходимостью скорейшей и точной оценки указанных методов в целях разработки механизмов своевременного противодействия росту теневой экономической активности.

Теневая экономическая активность происходит из естественных процессов, объясняемых теорией трансакционных издержек и, в частности, теоремой Коуза (Coase, 1937), из которой следует, что в условиях несостоятельности рынка рынок может достичь эффективного состояния через непосредственный договор сторон (Coase, 1937; Farrell, 1987). Теневая экономическая активность, таким образом, является инструментом достижения эффективности рынка за минимумом транзак-ционных издержек. Формы несостоятельности рынка могут иметь различные проявления: от восприятия налогоплательщиками завышенной налоговой нагрузки до полного отсутствия легальных рыночных отношений. В подобных условиях стороны, независимо от первоначального распределения прав, могут заключить неформальный договор и достичь более эффективного состояния рынка.

Поскольку существует множество форм такой корректировки, теневая экономика сложно поддается измерению. Результаты этих корректировок не учитываются в ВВП, поэтому любую экономическую активность, не включаемую в ВВП, можно считать теневой (Schneider and Enste, 2000; 2002). Так как некоторые подобные

действия не имеют рыночной цены, то для достижения эффективного состояния рынка участники должны ориентироваться на воспринимаемую ими полезность результатов таких действий, что также затрудняет процесс измерения. Такие действия, например, включают виды работ, выполняемые индивидами самостоятельно, бартерный обмен и т. д. (Schneider and Enste, 2000).

На практическом уровне рабочая структура понятия теневой экономики, принятая ООН для разработки индикаторов в рамках целей устойчивого развития, в целом следует определению Ф. Шнайдера и включает такие признаки, как теневая деятельность, незаконная деятельность, производство домохозяйствами для собственного пользования и ненаблюдаемый сектор3.

Методы оценки теневой экономики весьма различны и многообразны, однако основной их целью является выявление ненаблюдаемых процессов через различные наблюдаемые показатели, к которым относятся общие экономические (MacAfee, 1980), налоговые (Feige, 1981, монетарные (Guttmann, 1977) физические (Lacko, 1998) и иные показатели; также могут использоваться прямые методы (Williams and Nadin, 2012; Williams, Nadin and Windebank, 2012). Еще один классификационный признак методологических основ измерения теневой экономики различает методы «сверху вниз» и методы «снизу вверх»: первые основаны на использовании агрегированных вторичных данных, последние — на использовании первичных данных, собираемых специально для измерения показателя4.

5. Прямые методы

Прямые методы оценки теневой экономики основаны на сборе первичных данных непосредственно от участников рынка. Методы могут быть как количественные, так и качественные. К качественным методам относят интервью, которые чаще всего проводятся среди предпринимателей для оценки уровня ухода от налогов (Noelle-Neumann, 1974; Frey and Weck, 1983; Fethi, Fethi and Katircioglu, 2006). Очевидно, сбор объективных данных является основным недостатком этого метода.

Также для определения масштабов теневой экономики применяется метод экспертных оценок (Krumplyté, 2010; Gaspareniene and Remeikiene, 2016)5, а также некоторые методы, частично основанные на экспертной оценке и частично на вторичных данных (Lacko, 1998). В некоторых источниках освещаются методы, основанные на налоговом аудите (Andreoni, Erard and Feinstein, 1998), их также относят к прямым качественным методам.

Самыми распространенными прямыми методами являются методы, основанные на получении данных через опросы (Ofer and Vinokur, 1980), их причисляют

3 ООН. (2015) Резолюция, принятая Генеральной Ассамблеей. Преобразование нашего мира: повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. Цели 6, 13, 15. Т. 15. URL: https://unctad.org/meetings/en/SessionalDocuments/ares70d1_ru.pdf (дата обращения: 12.05.2022).

4 UNODC Research and Trend Analysis Branch. (2020) Концептуальная основа для статистической оценки незаконных финансовых потоков. Октябрь. URL: https://www.unodc.org/documents/data-and-analysis/IFF/Conceptual_framewo rk_for_the_statistical_measurement_of_IFFs_Russian.pdf (дата обращения: 12.05.2022).

5 См. также: OECD. (2002) Measuring the Non-Observed Economy — A Handbook. URL: https://www. oecd.org/sdd/na/measuringthenon-observedeconomy-ahandbook.htm (дата обращения: 12.05.2022).

к прямым количественным методам. Они тоже подвергаются критике за неточность из-за склонности респондентов уклоняться от ответов, давать ложные сведения, а также за эндогенность данных (Gaspareniene and Remeikiene, 2016; Schneider and Buehn, 2013), однако сильной стороной таких методов является то, что они обращены непосредственно к интересующим исследователя переменным (Williams and Lansky, 2013).

Используемая в настоящий момент методика ООН по оценке теневой экономики рекомендует применение прямых методов и сбор первичной информации о различных видах теневой экономической деятельности, однако при невозможности применения прямых методов и недостаточности информации информационный пробел заполняют непрямые методы. В данный момент ООН проводит активный сбор данных на пилотных площадках для оценки теневых потоков от незаконной деятельности, теневых потоков от налоговых преступлений и нарушений, а также нарушений норм международной торговли6.

б. Непрямые методы

Непрямые методы основаны на вторичных данных, по природе своей являющихся количественными. Такие методы используют различные индикаторы для выявления ненаблюдаемого явления — теневой экономической активности. С точки зрения объекта непрямые методы можно разделить на методы, основанные на анализе монетарных агрегатов (Cagan, 1958); методы, основанные на подходах к оценке ВВП (MacAfee, 1980); методы оценки налоговой нагрузки (Petersen, 1982); физические методы (Lackó, 1998; Perovа and Perov, 2016); смешанные методы (Schneider and Enste, 2000; 2013; Schneider and Buehn, 2013; 2018; Schneider, Buehn and Montenegro, 2010).

Большинство вышеперечисленных методов основаны на уловлении расхождения между показателями учитываемых и неучитываемых экономических действий, или, например, заявленного и фактического спроса (Fleming, Roman and Farrell, 2000). Некоторые из таких методов приобрели особую популярность, например метод Файги (Feige, 1979; 1981; 1990), частично основанный на расхождении в налоговой отчетности, и метод Макафи (MacAfee, 1980), измеряющий расхождения между оценками ВВП по доходам и расходам. С помощью метода Танзи (Tanzi, 1983) обращаются к показателям валютного спроса и измеряют несоответствие между предполагаемым валютным спросом при отсутствии теневого сектора и фактическим спросом. В методе Танзи базовым периодом является предполагаемый период, в котором теневые экономические отношения не происходят, хотя наличие такого периода само по себе спорно.

Физические методы основаны на потреблении физического ресурса для производства ВВП, такого как электроэнергия. Впоследствии уровень потребления ресурса сравнивается с производством ВВП, и расхождения между расчетным объемом ВВП и фактическим списываются на теневой сектор (Lackó, 1998; 2000; Portes, 1996; Perova and Perov, 2016).

6 ООН. (2015) Резолюция, принятая Генеральной Ассамблеей. Преобразование нашего мира: повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. Цели 6, 13, 15.

Указанные методы в основном используют регрессионную модель оценки. С развитием метода структурных уравнений процесс измерения масштабов теневой экономики значительно упростился, так как метод структурных уравнений, по сути, учитывает серии одновременных регрессий со множеством факторов, а поскольку данные факторы относятся и к налоговым, и к монетарным, и системе национальных счетов, такой метод использует множественные причинно-следственные связи для идентификации скрытых явлений и является в настоящее время наиболее популярным (Schneider and Enstе, 2000).

В последнее время в научной литературе сложилась тенденция к представлению более узких методов измерения теневой экономики, в частности по элементам. Связано это в первую очередь с актуализацией борьбы с теневой экономикой Постановлением Генеральной Ассамблеи ООН о целях устойчивого развития (2015)7. Цель 16.1 говорит о сокращении масштабов теневых финансовых потоков (ТФП), которые частично относятся к объему понятия теневой экономики. Однако с концептуальной точки зрения интересна структура понятия теневой экономики, принятого ООН для измерения ТФП. Она включает неформальный сектор, подпольную деятельность, внутреннее производство домохозяйств, однако исключает черные рынки8. Руководство ЮНКТАД ссылается на определение Медины и Шнайдера (Medina and Schneider, 2018), включающее черные рынки в структуру понятия теневой экономики, но не принимает его. Исходя из указанной структуры, методика ЮНКТАД по измерению ТФП частично оценивает входящие и исходящие ТФП и, таким образом, также относится к потоку литературы, посвященному измерению теневой экономики.

Внутри данного подхода сформировалось несколько направлений: теневые потоки от торговли и ухода от налогообложения физических и юридических лиц. Измерение указанных потоков основано на вторичных данных официальной статистики, как международной, так и внутристрановой.

В рамках измерения теневых финансовых потоков от торговли основной упор делается либо на расхождения в заявленных величинах торговли между странами-партнерами, либо на отклонения заявленных цен от мировых (Hanni and Podesta, 2019). Существует множество примеров применения данных методов на материалах таких стран, как Бразилия (Amaral and Barcarolo, 2020), Канада9, Стран Африки (Schuster and Davis, 2020; Ahene-Codjoe, Alu and Mehrotra, 2020), Швейцарии (Carbonnier and Mehrotra, 2020), Латинской Америки10, Лаоса (Mehrotra, Nolintha and Sayavong, 2020), однако в перечень официальной статистики результаты измерения еще не включены.

7 Там же.

8 UNCTAD, UNODC. (2020) Conceptual Framework for the Statistical Measurement of Illicit Financial Flows. URL: https://unctad.org/webflyer/conceptual-framework-statistical-measurement-illicit-financial-flows (дата обращения: 12.05.2022).

9 Statistics Canada. (2018) Comparing Canada's and China's bilateral trade data. Prepared by China-Canada Joint Working Group on Trade Statistics Reconciliation. URL: https://www150.statcan.gc.ca/n1/ pub/13-605-x/2018001/article/54962-eng.pdf (дата обращения: 12.05.2022).

10 UNECLAC. (2016) Economic Survey of Latin America and the Caribbean. The 2030 Agenda for Sustainable Development and the challenges of financing for development. URL: https://repositorio.cepal.org/bit-stream/handle/11362/40327/S1600797_en.pdf?sequence=50&isAllowed=y (дата обращения: 12.05.2022).

В рамках измерения потоков от ухода от налогообложения методы разделяются на модели, оценивающие уклонение от налогообложения юридических лиц, в частности корпораций (Crivelli, De Mooij and Keen, 2016) и модели, оценивающие уклонение от налогообложения физических лиц, в частности уход в офшоры (Alstadsœter, Johannesen and Zucman, 2018).

Все указанные методы в настоящее время применяются для оценки ТФП, а значит, и частично оценивают объем теневой экономики. Недостаток данных методов заключается в невозможности конвергенции результатов оценки отдельных потоков в единый показатель из-за высокого наложения показателей. Самым существенным недостатком концепции ТФП, на наш взгляд, является слабая взаимосвязь с концептуальным аппаратом теневой экономики.

Выводы

Проведенное исследование показало значительный рост интереса зарубежных ученых к теме «теневая экономика» после 2009 г., причем пик популярности подобных исследований наблюдался в период 2018-2020 гг. Наибольший интерес прослеживается к методам оценки масштабов теневой экономики и основным практикам теневых экономических отношений (коррупция, неформальная занятость, уклонение от уплаты налогов). Все чаше авторы рассматривают взаимосвязь теневой экономики и состояния окружающей среды, устойчивого развития. Во многом всплеск внимания к понятию и методикам измерения теневой экономики вызван формулировкой целей устойчивого развития ООН до 2030 г., одной из которых является сокращение теневых финансовых потоков11), в связи с чем мы приходим к выводу об актуальности исследований в области измерения теневой экономики.

Для эффективного измерения объема явления необходимо наиболее полно определить его элементы и сущность, однако большинство работ в области измерения теневой экономики основаны на сущности понятия теневой экономики, определенной и применяемой в работах (Feige, 1989; Frey and Pommerehne, 1984; Lubell, 1991; Schneider, 1994) и в области развития сущности теневой экономики как таковой динамики не наблюдается. Данное же понимание теневой экономики также взято на вооружение международными организациями при разработке практических рекомендаций по измерению и сокращению масштабов теневой экономики (см.: (Deléchat and Medina, 2021))12. Таким образом, можно сделать вывод о том, что более детальная разработка определения теневой экономики не является актуальным научным направлением и может считаться достаточно концептуализированным.

Проведенное исследование показало немногочисленность обзорных статей, посвященных отдельным аспектам теневой экономики. Среди отечественных работ выделяются исследования А. П. Киреенко и Е. Н. Невзоровой (Киреенко и Невзорова, 2016; 2019), Е. Н. Невзоровой (Nevzorova et al., 2016), В. Ю. Бурова (Буров, 2010; 2011а; 2011б; 2017; 2019), а среди зарубежных авторов: А. Золковера и В. Тер-

11 ООН. (2015) Резолюция, принятая Генеральной Ассамблеей. Преобразование нашего мира: повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. Цели 6, 13, 15.

12 См. также: OECD. (2002) Measuring the Non-Observed Economy — A Handbook; UNCTAD, UNODC. (2020) Conceptual Framework for the Statistical Measurement of Illicit Financial Flows.

зиева (Zolkover and Terziev, 2020) и К. Тимофте (Кока) и Д.-А. Коки (Timofte (Coca) and Coca, 2020).

Однако анализ показывает, что основная масса научных работ в настоящее время посвящена вопросам оценки масштабов теневой экономики. Таким образом, зарубежные авторы в большинстве статей ориентированы на определение масштабов теневой экономики и на выявление факторов, способствующих теневым экономическим отношениям. Их востребованность характеризуется цитируемостью, а обзор статей наиболее популярных авторов показал, что их самые цитируемые статьи действительно посвящены масштабам теневой экономики (см.: (Schneider, 1994; 2005; 2010; Schneider and Buehn, 2013; 2018; Schneider and Enste, 2000; 2002; 2013; Williams and Lansky, 2013; Williams and Nadin, 2012)).

Проведенный качественный анализ подтверждает не только нашу гипотезу, но и совпадает с выводами А. П. Киреенко и Е .Н. Невзоровой о том, что отечественные и зарубежные публикации в этой сфере носят описательный характер и практически все отечественные научные публикации по оценке масштабов теневой экономики базируются на зарубежных исследованиях (Киреенко и Невзорова, 2019). В частности, большинство трудов так или иначе являются модификациями ранее предложенных фундаментальных методов, таких как MIMIC-модель Шнайдера, монетарная модель Гутмана или транзакционный метод Фейга; из новых разработок можно отметить возможность оценки масштабов теневой экономики при помощи моделей big data. Таким образом, данный тренд по определению масштабов теневой экономики может быть более институционализирован (то есть может быть определен характер теневой экономики, а не только масштаб) через применение инструментария компьютерных наук. Такой синтезированный подход (количественно-качественный) позволит построить эффективную систему управления теневой экономикой.

Наш анализ показал, что единое мнение зарубежных и отечественных ученых обусловлено тем, что существующие методики оценки масштабов теневой экономики имеют как сильные, так и слабые стороны. Значительное упущение этих методов заключается в отсутствии индивидуализированного подхода к определению характера и масштабов теневой экономики конкретной территории, что говорит о необходимости разработки новых подходов и совершенствования существующих методов оценки масштабов теневой экономики. Новые подходы и методы могут носить восходящий характер, то есть не основываться на агрегированных показателях национальный счетов, а, напротив, применять инструментарий первичной оценки данных и собирать информацию «снизу вверх» о конкретных и детализированных элементах теневой экономики. Такие методы в настоящее время предлагаются ООН13.

Исследования, посвященные государственной политике по противодействию теневой экономике, немногочисленны. В дальнейшем исследования должны учитывать подход к измерению теневой экономики, теоретическую основу структуры теневой экономики, ее фундаментальные причины. Зачастую согласованность между этими элементами отсутствует. При механизмы противодействия должны ориентироваться на минимизацию масштабов теневой экономики. Оценка эффек-

13 UNCTAD, UNODC. (2020) Conceptual Framework for the Statistical Measurement of Illicit Financial Flows.

тивности предпринимаемых действий в рамках государственной политики противодействия теневой экономике может производиться с помощью анализа специфических детерминантов теневой экономики. Только в этом случае научно-практическая ценность научных исследований повысится.

Анализ исследований, проведенных отечественными учеными, позволил выявить разрозненность тем в области теневой экономики, интересных как научному сообществу, так и бизнес-сообществу и власти. В научных публикациях в основном анализируется сам феномен «теневая экономика», коррупция, фирмы-однодневки, взносы на социальное страхование, неформальная занятость, что гораздо реже встречаются в СМИ («Коммерсантъ», «Российская газета»), где основное внимание уделяется вопросам законотворчества и обсуждению изменений в законодательстве (Киреенко и Невзорова, 2016). Таким образом, раскрывается потенциал такой области научного знания, как юриспруденция.

Можно сделать вывод о том, что существует необходимость лучшего согласования научных исследований в области теневой экономики с потребностями бизнес-сообщества и власти. Данный вывод подтверждает актуальность развития методов оценки масштабов и факторов развития теневой экономики с учетом региональных особенностей для построения системы (управления) противодействия теневой экономике.

В то же время необходимо отметить отсутствие системности и последовательности в исследованиях теневой экономики. Среди немногочисленных отечественных ученых, которые постоянно занимаются анализом различных аспектов теневой экономики, можно отметить Ю. Барсукову, В. Бурова, А. Киреенко, а среди зарубежных авторов — Ф. Шнайдера.

Проведенный в настоящей статье обзор методов измерения масштабов теневой экономики выявил слабую взаимосвязь современных методов оценки теневой экономики с концептуальным аппаратом теневой экономики. Это приводит к невозможности разработки комплексных мер по противодействию теневой экономике.

Можно достоверно утверждать, что теневая экономика — это эволюционирующее понятие, вокруг которого начинает выстраиваться стройная теория. Однако в исследованиях теневой экономики существуют теоретические неопределенности и методологические пробелы, являющиеся следствием несоответствия интересов научного мира и практиков, которые стоит исследовать для укрепления указанной теории.

Литература

Агарков, Г. А., Судакова, А. Е. и Найденов, А. С. (2013) 'Экономические последствия влияния теневой экономики на социально-экономическую сферу Уральского федерального округа', Региональная экономика: теория и практика, 42, с. 45-53.

Алиев, Я. Л., Вихров, А. А. и Сальников, П. П. (2015) 'Теневая экономика и организованная преступность в социальной системе России, Правовое поле современной экономики, 1, с. 31-43.

Ахмедуев, А. Ш. (2015) 'Теневая экономика: системный ресурс и фактор торможения социально-экономического развития, Вопросы экономики, 9, с. 152-160.

Барсукова, С. Ю. (2001) 'Неформальная экономика и система ценностей россиян, Социологические исследования, 1, с. 57-62.

Барсукова, С. Ю. (2012) 'Неформальная экономика: понятие, история изучения, исследовательские подходы', Социологические исследования, 2, с. 31-39.

Бетрозов, М. Х., Мисаков, В. С. и Черкесов, С. Х. (2014) 'Государственное регулирование и стратегические приоритеты обеспечения экономической безопасности, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 3 (59), с. 72-77.

Буньковский, Д. В. (2015) 'Теневая экономика: анализ развития, Вестник Восточно-Сибирского института Министерства внутренних дел России, 4 (75), с. 107-116.

Буров, В. Ю. (2010) 'Исследование теневой экономики, Известия Иркутской государственной экономической академии, 6. URL: http://brj-bguep.ru/classes/pdfDL.ashx?id=13936 (дата обращения: 12.05.2022).

Буров, В. Ю. (2011а) 'Государственное управление системой противодействия теневой экономике субъектов малого предпринимательства', Известия Иркутской государственной экономической академии, 1. URL: http://brj-bguep.ru/classes/pdfDL.ashx?id=7539 (дата обращения: 12.05.2022).

Буров, В. Ю. (2011б) 'Существующие проблемы изучения теневой экономики', Известия Иркутской государственной экономической академии, 3. URL: http://brj-bguep.ru/classes/pdfDL. ashx?id=7994 (дата обращения: 12.05.2022).

Буров, В. Ю. (2017) 'Теоретические основы исследования теневой экономики: ретроспективный анализ, Теневая экономика, 2 (1), c. 57-72.

Буров, В. Ю. (2019) 'Совершенствование системы государственного регулирования малым предпринимательством в условиях доминирования теневой экономической деятельности', Теневая экономика, 1 (3), c. 9-16.

Буров, В. Ю., Федотов, Д. Ю. и Худайназаров, А. К. (2020) Противодействие теневой экономике и определение ее масштабов: отечественный и зарубежный опыт (теория и практика). Чита: ЗабГУ

Киреенко, А. П. и Невзорова, Е. Н. (2016) 'Различие и взаимосвязь теневой экономики и уклонения от уплаты налогов, Налоги и финансовое право, 9, c. 164-171.

Киреенко, А. П. и Невзорова, Е. Н. (2019) 'Карта научных исследований в сфере теневой экономики, Вестник Томского государственного университета. Экономика, 46, c. 46-59.

Кислощаев, П. А. и Масалов, П. В. (2020) 'Аналитический обзор монографий и защищенных диссертационных работ, посвященных проблемам теневой экономики, за 2005-2020 гг., Теневая экономика, 4 (2), с. 93-102.

Комаров, А. В. и Михайлов, М. Ю. (2015) 'Ненаблюдаемая экономика в России: ее становление и состояние на данный момент, Экономика, социология и право, 1, с. 79-84.

Костин, А. В. (2011) 'Опыт измерения теневой экономики в Западной литературе, Вестник Новосибирского государственного университета. Серия «Социально-экономические науки», 11 (4), c. 33-43.

Латов, Ю. В. и Нестик, Т. А. (2002) '«Плохие» законы или культурные традиции?, Общественные науки и современность, 5, с. 35-47.

Мисаков, В. С. и Черкесов, С. Х. (2013) 'Социально-экономические последствия коррумпированности теневых отношений в региональной экономике, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 6-2 (56), с. 176-181.

Найденов, А. С. и Кривенко, И. А. (2013) 'Теневая экономика в условиях экономического кризиса: диагностика состояния и прогнозирование последствий, Экономика региона, 1, с. 46-52.

Портес, А. (2003) 'Неформальная экономика и ее парадоксы, Экономическая социология, 5 (4), с. 3268.

Радюкова, Я. Ю. и Федорова, М. А. (2014) 'Некоторые аспекты государственного противодействия теневой экономике, Социально-экономические явления и процессы, 11 (9), с. 154-159.

Толмачев, П. И. (2011) 'Влияние теневой экономики на международную экономическую безопасность, Вестник Академии экономической безопасности МВД России, 1, с. 78-83.

Федотов, Д. Ю. (2015) 'Влияние налоговой системы на теневую экономику, Финансы и кредит, 41, с. 10-21.

Черкесов, С. Х., Мисаков, В. С. и Бетрозов, М. Х. (2014) 'Противодействие организованной преступности как основа региональной системы экономической безопасности, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 4 (60), с. 121-127.

Ahene-Codjoe, A., Alu, A. and Mehrotra, R. (2020) 'Commodity trade-related illicit financial flows: Evidence of abnormal pricing in commodity exports from Ghana, Working Paper Series, R4D-IFF-WP03-2019.

Alstadsœter, A., Johannesen, N. and Zucman, G. (2018) 'Who owns the wealth in tax havens? Macro evidence and implications for global inequality', Journal of Public Economics, 162, pp. 89-100.

Amaral, L. and Barcarolo, L. (2020) 'Statistical methodology to estimate BEPS-related financial flows or tax-related illicit financial flows channelled via "phantom trade"', UNCTAD. URL: https://unctad.org/ system/files/official-document/ser-rp-2020d16_en.pdf (дата обращения: 17.05.2022).

Andreoni, J., Erard, B. and Feinstein, J. (1998) 'Tax compliance', Journal of economic literature, 36 (2), pp. 818-860.

Baas, J., Schotten, M., Plume, A., Côté, G. and Karimi, R. (2020) 'Scopus as a curated, high-quality bibliometric data source for academic research in quantitative science studies', Quantitative Science Studies, 1 (1), 377-386. https://www.doi.org/10.1162/qss_a_00019

Berdiev, A. and Saunoris, J. (2017) 'Does globalisation affect the shadow economy?', The World Economy, 41, pp. 222-241. https://www.doi.org/10.1111/twec.12549

Biswas, A. K., Farzanegan, M. R. and Thum, M. (2012) 'Pollution, shadow economy and corruption: Theory and evidence, Ecological Economics, 75, pp. 114-125.

Buehn, A., Lessmann, C. and Markwardt, G. (2011) 'Decentralization and the shadow economy: Oates meets Allingham-Sandmo, Applied Economics, 45, pp. 2567-2578, https://www.doi.org/10.1080/000 36846.2012.671923

Bukhtiarova, A., Hayriyan, A. and Vynokurova, N. (2018) 'Level of shadow economy in Ukraine: Reasons and ways to overcome', Public and Municipal Finance, 7, pp. 6-11, https://www.doi.org/10.21511/ pmf.07(1).2018.01

Cagan, P. D. (1958) 'The demand for currency relative to the total money supply', Journal of Political Economy, 66, pp. 303-328.

Carbonnier, G. and Mehrotra, R. (2020) 'Abnormal pricing in international commodity trade: Empirical evidence from Switzerland', Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC) and the Swiss National Science Foundation. Working Paper Series, R4D-IFF-WP01-2019. URL: https://curbingiffsdotorg.files. wordpress.com/2020/06/r4d_wp1_abnormalpricing_june2020.pdf (дата обращения: 17.05.2022).

Coase, R. H. (1937) 'The nature of the firm', Economica, New Series, 16 (4), pp. 386-405.

Crivelli, E., De Mooij, R. and Keen, M. (2016) 'Base erosion, profit shifting and developing countries, FinanzArchiv/Public Finance Analysis, 72 (3), pp. 268-301.

Deléchat, C. and Medina L. (eds) (2021) The Global Informal Workforce: Priorities for Inclusive Growth. Washington, DC: International Monetary Fund.

Dreher, A. and Schneider, F. (2006) 'Corruption and the shadow economy: An empirical analysis', Public Choice, 144, pp. 215-238. https://www.doi.org/10.2139/ssrn.886490.

Farrell, J. (1987) 'Information and the Coase theorem, Journal of Economic Perspectives, 1 (2), pp. 113-129.

Farzanegan, M. R., Hassan, M. and Badreldin A. (2019) 'Economic liberalization in Egypt: A way to reduce of the shadow economy?, Journal of Policy Modeling, 42 (2), pp. 307-327. https://www.doi.org/10.1016/j. jpolmod.2019.09.008

Feige, E. L. (1979) 'How big is the irregular economy?, Challenge, 22(5), pp. 5-13.

Feige, E. L. (1981) 'The UK's unobserved economy: A preliminary assessment', Economic Affairs, 1 (4), pp. 205-212.

Feige, E. L. (1989) 'The meaning and measurement of the underground economy, in Feige, E. L. Underground economies. The tax evasion and information distorsion. Cambridge: Cambridge University Press, pp. 13-56.

Feige, E. L. (1990) 'Defining and estimating underground and informal economies: The new institutional economics approach', World Development, 18 (7), pp. 989-1002.

Fethi, M. D., Fethi, S. and Katircioglu, S. T. (2006) 'Estimating the size of the Cypriot underground economy: A comparison with European experience, International Journal of Manpower, 27 (6), pp. 515-534.

Fleming, M. H., Roman, J. and Farrell, G. (2000) 'The shadow economy, Journal of International Affairs, 53 (2). pp. 387-409.

Frey, B. S. and Pommerehne, W. W. (1984) 'The hidden economy: State and prospects for measurement, Review of Income and Wealth, 30, pp. 1-23.

Frey, B. S. and Weck, H. (1983) 'Estimating the shadow economy: A "naive" approach, Oxford Еconomic Рapers, 35 (1), pp. 23-44.

Gaspareniene, L. and Remeikiene, R. (2016) 'The methodologies of shadow economy estimation in the world and in Lithuania: Whether the criterions fixing digital shadow are included?', Procedia Economics and Finance, 39, pp. 753-760.

Gutmann, P. M. (1977) 'The subterranean economy, Financial Analysts Journal, 34 (1), pp. 24-27.

Hanni, M. and Podestá, A. (2019) 'Trade misinvoicing in copper products: a case study of Chile and Peru', CEPAL Review. URL: https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/44716/1/RVI127_Hanni. pdf (дата обращения: 12.05.2022).

Harzing, A. W. (2019) 'Two new kids on the block: How do crossref and dimensions compare with Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus and the Web of Science?, Scientometrics, 120, pp. 341-349. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03114-y

Huynh, C. M., Nguyen, V. H. T., Nguyen, H. B. and Nguyen, P. C. (2020) 'One-way effect or multiple-way causality: Foreign direct investment, institutional quality and shadow economy?, International Economics and Economic Policy, 17, pp. 219-239. https://doi.org/10.1007/s10368-019-00454-1

Johnson, S., Kaufmann, D. and Zoido, P. (1998) 'Regulatory discretion and the unofficial economy, American Economic Review, 88, pp. 387-392.

Krstic, G. and Schneider, F. (2015) 'Formalizing the shadow economy in Serbia: Policy measures and growth effects, Journal of Economics Bibliography, 2 (3), pp. 144-146. https://doi.org/10.1007/978-3-319-13437-6

Krumplyté, J. (2010) 'Sesélinés ekonomikos veiksniq ir priezasciq tyrimas ekspertinio vertinimo metodu: Lietuvos atvejis, Business, Management and Education, 8, pp. 122-138. https://doi.org/10.3846/ bme.2010.09

Lackó, M. (1998) 'The hidden economies of Visegrad countries in international comparison: A household electricity approach, in Halpern, L. and Wyplos, Ch. (eds) Hungary: Towards a Market Economy. Cambridge (Mass.): Cambridge University Press, pp. 128-152.

Lackó, M. (2000) 'Hidden economy — an unknown quantity? Comparative analysis of hidden economies in transition countries, 1989-95, Economics of transition, 8 (1), pp. 117-149.

Lubell, H. (1991) The Informal sector in the 1980s and 1990s. Paris: OECD.

MacAfee, K. (1980) 'A glimpse of the hidden economy in the national accounts, Economic Trends, 136, pp. 81-87.

Martín-Martín, A., Orduña-Malea, E. and Delgado López-Cózar, E. (2018) 'Coverage of highly-cited documents in Google Scholar, Web of Science, and Scopus: a multidisciplinary comparison', Scientometrics, 116 (3), pp. 2175-2188. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2820-9

Martín-Martín, A., Orduña-Malea, E., Thelwall, M. and Delgado López-Cózar, E. (2018) 'Google Scholar, Web of Science, and Scopus: A systematic comparison of citations in 252 subject categories, Journal of Informetrics, 12 (4), pp. 1160-1177. https://doi.org/10.1016/j.joi.2018.09.002

Medina, L. and Schneider, F. G. (2018) 'Shadow economies around the world: What did we learn over the last 20 years?', IMF Working Paper, no. 18/17. URL: https://ssrn.com/abstract=3124402 (дата обращения: 12.05.2022).

Mehrotra, R., Nolintha, V. and Sayavong, V. (2020) 'Abnormal pricing in international commodity trade: Evidence from Lao PDR, Working Paper Series. URL: https://curbing-iffs.org/2020/03/03/abnormal-pricing-in-international-commodity-trade-evidence-from-lao-p-d-r/ (дата обращения: 12.05.2022).

Nevzorova, E., Bobek, S., Kireenko, A. and Sklyarov, R. (2016) 'Tax evasion: The discourse among government, business and science community based on bibliometric analysis', Journal of Tax Reform, 2, pp. 227-244.

Nikopour, H., Shah Habibullah, M., Schneider, F. and Law, S. H. (2009) 'Foreign direct investment and shadow economy: A causality analysis using panel data, MPRA Paper 14485, University Library of Munich, Germany.

Noelle-Neumann, E. (1974) 'The spiral of silence a theory of public opinion', Journal of Сommunication, 24 (2), pp. 43-51.

Ofer, G. and Vinokur, A. (1980) Private sources of income of the Soviet urban household. Santa Monica, CA: RAND Corporation.

Orduña-Malea, E. and Delgado-López-Cózar, E. (2018) 'Dimensions: Re-discovering the ecosystem of scientific information, El Profesional de la Información, 27 (2), pp. 420-431. https://doi.org/10.3145/ epi.2018.mar.21

Orduña-Malea, E., Aytac, S. and Tran, C. Y. (2019) 'Universities through the eyes of bibliographic databases: A retroactive growth comparison of Google Scholar, Scopus and Web of Science', Scientometrics, 121 (1), pp. 433-450. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03208-7

Perova, M. and Perov, E. (2016) 'Dynamics of shadow economy in Russia, European Scientific Journal, 11 (10), pp. 34-46. URL: https://eujournal.org/index.php/esj/article/download/6818/6544 (дата обращения: 12.05.2022).

Petersen, H. G. (1982) 'Size of the public sector, economic growth and the informal economy: Development trends in the Federal Republic of Germany', Review of Income and Wealth, 28 (2), pp. 191-215.

Portes, A. (1996) 'The informal economy, in Pozo, S. (ed.) Exploring the underground. Kalamazoo: W. E. Upjohn Institute for Employment Research, pp. 147-165.

Salahodjaev, R. (2015) 'Intelligence and shadow economy: A cross-country empirical assessment, Intelligence, 49, pp. 129-133. https://doi.org/10.1016/j.intell.2015.01.010

Schneider, F. (1994) 'Measuring the size and development of the shadow economy. Can the causes be found and the obstacles be overcome?, in Brandstaetter, H. and Guth, W. (eds) Essays on Economic Psychology. Berlin, Heidelberg: Springer Publishing Company, pp. 193-212.

Schneider, F. (2005) 'Shadow economies around the world: what do we really know?', European Journal of Political Economy, 24 (4), pp. 598-642.

Schneider, F. (2010) 'The influence of public institutions on the shadow economy: An empirical investigation for OECD countries, European Journal of Law and Economics, 6 (3), pp. 441-468.

Schneider, F. and Buehn, A. (2013) 'Estimating the size of the shadow economy: Methods, problems and open questions', IZA Discussion Paper, no. 9820.

Schneider, F. and Buehn, A. (2018) 'Shadow economy: Estimation methods, problems, results and open questions, Open Economics, 1 (1), pp. 1-29.

Schneider, F., Buehn, A. and Montenegro, C. E. (2010) 'Shadow economies all over the world: New estimates for 162 countries from 1999 to 2007, World Bank Policy Research Working Paper, no. 5356.

Schneider, F. and Enste, D. H. (2000) 'Shadow economies: Size, causes, and consequences', Journal of Economic Literature, 38 (1), pp. 77-114. https://doi.org/10.1257/jel.38.1.77

Schneider, F. and Enste, D. H. (2013) The shadow economy: An international survey. Cambridge: Cambridge University Press.

Schneider, M. F. and Enste, D. (2002) 'Hiding in the shadows: the growth of the underground economy', International Monetary Fund. URL: https://www.imf.org/external/pubs/ft/issues/issues30/ (дата обращения: 12.05.2022).

Schneider, F., Raczkowski, K., Mroz, B. and Bogdan, K. (2015) 'Shadow economy and tax evasion in the EU Article information: For authors, Journal of Money Laundering Control, 18, pp. 34-51. https://doi. org/10.1108/JMLC-09-2014-0027

Schuster, C. and Davis, J. (2020) 'Old dog, new tricks? The fitness of mirror trade analysis to detect illicit financial outflows from Africa', Background Paper: Economic Development in Africa Report 2020. Tackling Illicit Financial Flows for Sustainable Development in Africa. Geneva: UNCTAD.

Tanzi, V. (1983) 'The underground economy in the United States: Annual estimates, 1930-1980, IMF Staff Papers, 30, pp. 283-305.

Smith, J. D. (1985) 'Market motives in the informal economy, in Gaertner, W. and Wenig, A. (eds) The Economics of the Shadow Economy. Heidelberg: Springer, pp. 161-177.

Timofte (Coca), C. and Coca, D.-A. (2020) 'Shadow economy — bibliometric mapping, LUMEN Proceedings, 13, pp. 34-45.

Torgler, B. and Schneider, F. (2009) 'The impact of tax morale and institutional quality on the shadow economy, Journal of Economic Psychology, 30, pp. 228-245. https://doi.org/10.1016Zj.joep.2008.08.004.

Visser, M., van Eck, N. J. and Waltman, L. (2021) 'Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic', Quantitative Science Studies, 2 (1), pp. 20-41. https://doi.org/10.1162/qss_a_00112

Waltman, L., van Eck, N. and Visser, M. (2021) 'Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic', Quantitative Science Studies. https://doi.org/10.1162/qss_a_00112

Williams, C. C. and Lansky, M. A. (2013) 'Informal employment in developed and developing economies: Perspectives and policy responses, International Labour Review, 152 (3-4), pp. 355-380.

Williams, C. C. and Nadin, S. (2012) 'Tackling the hidden enterprise culture: government policies to support the formalization of informal entrepreneurship, Entrepreneurship and Regional Development, 24 (910), pp. 895-915.

Williams, C. C., Nadin, S. J. and Windebank, J. E. (2012) 'Explaining participation in the self-service economy, The Service Industries Journal, 32 (11), pp. 1811-1822.

Zolkover, A. and Terziev, V. (2020) 'The shadow economy: A bibliometric analysis, Business Ethics and Leadership, 4 (3), pp. 17-108.

Статья поступила в редакцию: 22.07.2021 Статья рекомендована к печати: 12.05.2022

Контактная информация:

Буров Виталий Юрьевич — д-р экон. наук, доц.; burovschool1956@yandex.ru Тумунбаярова Жаргал Баировна — канд. экон. наук, доц.; tzhargal@list.ru Ханчук Надежда Николаевна — канд. ист. наук, доц.; nadnik48@mail.ru Масалов Павел Владимирович — ст. преп.; masalovpavel1604@mail.ru

Issues of countering the shadow economy in the scientific literature*

V. Yu. Burov, Z. B. Tumunbayarova, N. N. Khanchuk, P. V. Masalov Transbaikal State University,

30, ul. Alexandro-Zavodskaya, Chita, 672039, Russian Federation

For citation: Burov, V. Yu., Tumunbayarova, Z. B., Khanchuk, N. N. and Masalov, P. V. (2022) 'Issues of countering the shadow economy in the scientific literature, St Petersburg University Journal of Economic Studies, 38 (3), pp. 462-494. https://doi.org/10.21638/spbu05.2022.306 (In Russian)

The article summarizes the theoretical and methodological tools for studying the shadow economy in foreign and domestic scholarship. A comparative analysis of the existing and used diagnostic approaches for scaling the shadow economy, including review articles devoted to this paper, is carried out. The characteristics of scientific publications on countering the shadow economy are presented. In the course of the study, an analysis of features and directions of research by Russian and foreign scientists of the phenomenon of "shadow economy" was carried out, a comparison of the data array of scientific publications by bibliometric methods (VOSviewer) conducted on the international databases Dimensions, which is one of the new and is characterized by its objectivity, and the Scopus database, which is the most qualitative and widespread for the analysis of bibliographic data. It was revealed that studies in the format of articles on the shadow economy are mostly published in the humanities, which is more consistent with the Scopus database. For domestic articles, the eLIBRARY.RU scientific electronic library was used, as one of the largest and most authoritative bibliographic databases in Russia. It was revealed that the citation rate of Russian scientific works is low, but at the same time there are high counts of downloads and views, which indicates interest in this topic, but also the low scientific significance of these publications. According to the authors, in domestic and foreign scientific publications, there are insufficient recommendations on counteracting the shadow economy and, taking into account the conclusions of the analysis of methods for measuring the scale of the shadow economy, insufficient attention is paid to the regionalization of factors in the development of shadow economic relations, which would make it possible to increase the practical efficiency of the scientific research. A review of methods for measuring the scale of the shadow economy allows us to conclude that it is difficult to understand what the shadow economy is.

Keywords: shadow economy, shadow economy scale, countering the shadow economy.

References

Agarkov, G. A., Sudakova, A. E. and Naydenov, A. S. (2013) 'Economic consequences of the influence of the shadow economy on the socio-economic sphere of the Ural Federal District, Regional Economics: Theory and Practice, 42, pp. 45-53 (In Russian) Ahene-Codjoe, A., Alu, A. and Mehrotra, R. (2020) 'Commodity trade-related illicit financial flows: Evidence of abnormal pricing in commodity exports from Ghana, Working Paper Series, R4D-IFF-WP03-2019.

* The research was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research as part of the scientific project no. 20-110-50542.

Akhmeduev, A. Sh. (2015) 'Shadow economy: a systemic resource and a factor of inhibition of socio-economic development, Issues of Economics, 9, pp. 152-160. (In Russian) Aliev, Ya. L., Vikhrov, A. A. and Salnikov, P. P. (2015) 'Shadow economy and organized crime in the social

system of Russia', Legal field of the modern economy, 1, pp. 31-43. (In Russian) Alstadsœter, A., Johannesen, N. and Zucman, G. (2018) 'Who owns the wealth in tax havens? Macro evidence and implications for global inequality, Journal of Public Economics, 162, pp. 89-100. Amaral, L. and Barcarolo, L. (2020) 'Statistical methodology to estimate BEPS-related financial flows or tax-related illicit financial flows channelled via "phantom trade"', UNCTAD. Available at: https://unctad. org/system/files/official-document/ser-rp-2020d16_en.pdf (accessed: 17.05.2022). Andreoni, J., Erard, B. and Feinstein, J. (1998) 'Tax compliance', Journal of economic literature, 36 (2), pp. 818-860.

Baas, J., Schotten, M., Plume, A., Côté, G. and Karimi, R. (2020) 'Scopus as a curated, high-quality bibliometric data source for academic research in quantitative science studies', Quantitative Science Studies, 1 (1), 377-386. https://www.doi.org/10.1162/qss_a_00019 Barsukova, S. Yu. (2001) 'Informal economy and the value system of Russians', Sociological research, 1, pp. 57-62. (In Russian)

Barsukova, S. Yu. (2012) 'Informal economy: concept, history of study, research approaches, Sociological

Research, 2, pp. 31-39. (In Russian) Berdiev, A. and Saunoris, J. (2017) 'Does globalisation affect the shadow economy?, The World Economy, 41,

pp. 222-241. https://www.doi.org/10.1111/twec.12549 Betrozov, M. Kh., Misakov, V. S. and Cherkesov, S. Kh. (2014) 'State regulation and strategic priorities for ensuring economic security', Proceedings of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, 3 (59), pp. 72-77. (In Russian) Biswas, A. K., Farzanegan, M. R. and Thum, M. (2012) 'Pollution, shadow economy and corruption: Theory

and evidence', Ecological Economics, 75, pp. 114-125. Buehn, A., Lessmann, C. and Markwardt, G. (2011) 'Decentralization and the shadow economy: Oates meets Allingham-Sandmo, Applied Economics, 45, pp. 2567-2578. https://www.doi.org/10.1080/000 36846.2012.671923

Bukhtiarova, A., Hayriyan, A. and Vynokurova, N. (2018) 'Level of shadow economy in Ukraine: Reasons and ways to overcome', Public and Municipal Finance, 7, pp. 6-11. https://www.doi.org/10.21511/ pmf.07(1).2018.01

Bunkovsky, D. V. (2015) 'Shadow economy: analysis of development, Bulletin of the East Siberian Institute of

the Ministry of Internal Affairs of Russia, 4 (75), pp. 107-116. (In Russian) Burov, V. Yu. (2010) 'Shadow economy study', Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 6. Available at:

http://brj-bguep.ru/classes/pdfDL.ashx?id=13936 (accessed: 12.05.2022). (In Russian) Burov, V. Yu. (2011) 'State control over small business shadow economy counteraction system, Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 1. Available at: http://brj-bguep.ru/classes/pdfDL.ashx?id=7539 (accessed: 05.12.2022). (In Russian) Burov, V. Yu. (2011) 'Current problems of shadow economy studies, Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 3. Available at: http://brj-bguep.ru/classes/pdfDL.ashx?id=7994 (accessed: 05.12.2022). (In Russian)

Burov, V. Yu. (2017) 'Theoretical foundations for the study of the shadow economy: a retrospective analysis,

Shadow Economy, 2 (1), pp. 57-72. (In Russian) Burov, V. Yu. (2019) 'Improving the system of state regulation of small business in the context of the

dominance of shadow economic activity, Shadow Economy, 1 (3), pp. 9-16. (In Russian) Burov, V. Yu., Fedotov, D. Yu. and Khudainazarov, A. K. (2020) Countering the shadow economy and determining its scope: domestic and foreign experience (theory and practice). Chita: ZabGU Publ. (In Russian)

Cagan, P. D. (1958) 'The demand for currency relative to the total money supply', Journal of Political Economy, 66, pp. 303-328.

Carbonnier, G. and Mehrotra, R. (2020) 'Abnormal pricing in international commodity trade: Empirical evidence from Switzerland', Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC) and the Swiss National Science Foundation. Working Paper Series, R4D-IFF-WP01-2019. Available at: https:// curbingiffsdotorg.files.wordpress.com/2020/06/r4d_wp1_abnormalpricing_june2020.pdf (accessed: 17.05.2022).

Cherkesov, S. Kh., Misakov, V. S. and Betrozov, M. Kh. (2014) 'Combating organized crime as the basis of a regional economic security system', Proceedings of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, 4 (60), pp. 121-127. (In Russian) Coase, R. H. (1937) 'The nature of the firm', Economica, New Series, 16 (4), pp. 386-405. Crivelli, E., De Mooij, R. and Keen, M. (2016) 'Base erosion, profit shifting and developing countries',

FinanzArchiv/Public Finance Analysis, 72 (3), pp. 268-301. Delechat, C. and Medina L. (eds) (2021) The Global Informal Workforce: Priorities for Inclusive Growth.

Washington, DC: International Monetary Fund. Dreher, A. and Schneider, F. (2006) 'Corruption and the shadow economy: An empirical analysis, Public

Choice, 144, pp. 215-238. https://www.doi.org/10.2139/ssrn.886490 Farrell, J. (1987) 'Information and the Coase theorem, Journal of Economic Perspectives, 1 (2), pp. 113-129. Farzanegan, M. R., Hassan, M. and Badreldin A. (2019) 'Economic liberalization in Egypt: A way to reduce of the shadow economy?', Journal of Policy Modeling, 42 (2), pp. 307-327. https://www.doi.org/10.1016Zj. jpolmod.2019.09.008

Fedotov, D. Yu. (2015) 'The impact of the tax system on the shadow economy, Finance and Credit, 41, pp. 1021. (In Russian)

Feige, E. L. (1979) 'How big is the irregular economy?, Challenge, 22(5), pp. 5-13.

Feige, E. L. (1981) 'The UK's unobserved economy: A preliminary assessment, Economic Affairs, 1 (4), pp. 205-212.

Feige, E. L. (1989) 'The meaning and measurement of the underground economy, in Feige, E. L. Underground economies. The tax evasion and information distorsion. Cambridge: Cambridge University Press, pp. 13-56.

Feige, E. L. (1990) 'Defining and estimating underground and informal economies: The new institutional

economics approach', World Development, 18 (7), pp. 989-1002. Fethi, M. D., Fethi, S. and Katircioglu, S. T. (2006) 'Estimating the size of the Cypriot underground economy:

A comparison with European experience, International Journal of Manpower, 27 (6), pp. 515-534. Fleming, M. H., Roman, J. and Farrell, G. (2000) 'The shadow economy, Journal of International Affairs, 53 (2), pp. 387-409.

Frey, B. S. and Pommerehne, W. W. (1984) 'The hidden economy: State and prospects for measurement,

Review of Income and Wealth, 30, pp. 1-23. Frey, B. S. and Weck, H. (1983) 'Estimating the shadow economy: A "naive" approach, Oxford Economic Papers, 35 (1), pp. 23-44.

Gaspareniene, L. and Remeikiene, R. (2016) 'The methodologies of shadow economy estimation in the world and in Lithuania: Whether the criterions fixing digital shadow are included?', Procedia Economics and Finance, 39, pp. 753-760. Gutmann, P. M. (1977) 'The subterranean economy, Financial Analysts Journal, 34 (1), pp. 24-27. Hanni, M. and Podesta, A. (2019) 'Trade misinvoicing in copper products: a case study of Chile and Peru, CEPAL Review. Available at: https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/44716/1/RVI127_ Hanni.pdf (accessed: 12.05.2022). Harzing, A. W. (2019) 'Two new kids on the block: How do crossref and dimensions compare with Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus and the Web of Science?, Scientometrics, 120, pp. 341-349. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03114-y Huynh, C. M., Nguyen, V. H. T., Nguyen, H. B. and Nguyen, P. C. (2020) 'One-way effect or multiple-way causality: Foreign direct investment, institutional quality and shadow economy?, International Economics and Economic Policy, 17, pp. 219-239. https://doi.org/10.1007/s10368-019-00454-1 Johnson, S., Kaufmann, D. and Zoido, P. (1998) 'Regulatory discretion and the unofficial economy, American

Economic Review, 88, pp. 387-392. Kireenko, A. P. and Nevzorova, E. N. (2016) 'The difference and relationship between the shadow economy

and tax evasion, Taxes and Financial Law, 9, pp. 164-171. (In Russian) Kireenko, A. P. and Nevzorova, E. N. (2019) 'Map of scientific research in the field of the shadow economy,

Tomsk State University Bulletin. Economics, 46, pp. 46-59. (In Russian) Kisloshchaev, P. A. and Masalov, P. V. (2020) Analytical review of monographs and defended dissertations on the problems of the shadow economy for 2005-2020, Shadow Economy, 4 (2), pp. 93-102. (In Russian) Komarov, A. V. and Mikhailov, M. Yu. (2015) 'Non-observed economy in Russia: its formation and current state, Economics, Sociology and Law, 1, pp. 79-84. (In Russian)

Kostin, A. V. (2011) 'The experience of measuring the shadow economy in Western literature', Bulletin of

the Novosibirsk State University. Series "Social and Economic Sciences", 11 (4), pp. 33-43 (In Russian) Krstic, G. and Schneider, F. (2015) 'Formalizing the shadow economy in Serbia: Policy measures and growth effects', Journal of Economics Bibliography, 2 (3), pp. 144-146. https://doi.org/10.1007/978-3-319-13437-6

Krumplyté, J. (2010) 'Sesélinés ekonomikos veiksniq ir priezasciq tyrimas ekspertinio vertinimo metodu: Lietuvos atvejis, Business, Management and Education, 8, pp. 122-138. https://doi.org/10.3846/ bme.2010.09

Lackó, M. (1998) 'The hidden economies of Visegrad countries in international comparison: A household electricity approach, in Halpern, L. and Wyplos, Ch. (eds) Hungary: Towards a Market Economy. Cambridge (Mass.): Cambridge University Press, pp. 128-152. Lackó, M. (2000) 'Hidden economy — an unknown quantity? Comparative analysis of hidden economies in

transition countries, 1989-95, Economics of transition, 8 (1), pp. 117-149. Latov, Yu. V. and Nestik, T. A. (2002) '"Bad" laws or cultural traditions?', Social Sciences and Modernity, 5,

pp. 35-47. (In Russian) Lubell, H. (1991) The Informal sector in the 1980s and 1990s. Paris: OECD.

MacAfee, K. (1980) 'A glimpse of the hidden economy in the national accounts, Economic Trends, 136, pp. 81-87.

Martín-Martín, A., Orduña-Malea, E. and Delgado López-Cózar, E. (2018) 'Coverage of highly-cited documents in Google Scholar, Web of Science, and Scopus: a multidisciplinary comparison', Scientometrics, 116 (3), pp. 2175-2188. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2820-9 Martín-Martín, A., Orduña-Malea, E., Thelwall, M. and Delgado López-Cózar, E. (2018) 'Google Scholar, Web of Science, and Scopus: A systematic comparison of citations in 252 subject categories, Journal of Informetrics, 12 (4), pp. 1160-1177. https://doi.org/10.1016Zj.joi.2018.09.002 Medina, L. and Schneider, F. G. (2018) 'Shadow economies around the world: What did we learn over the last 20 years?, IMF Working Paper, no. 18/17. Available at: https://ssrn.com/abstract=3124402 (accessed: 12.05.2022).

Mehrotra, R., Nolintha, V. and Sayavong, V. (2020) 'Abnormal pricing in international commodity trade: Evidence from Lao PDR', Working Paper Series. Available at: https://curbing-iffs.org/2020/03/03/ abnormal-pricing-in-international-commodity-trade-evidence-from-lao-p-d-r/ (accessed:

12.05.2022).

Misakov, V. S. and Cherkesov, S. Kh. (2013) 'Socio-economic consequences of the corruption of shadow relations in the regional economy, Proceedings of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, 6-2 (56), pp. 176-181. (In Russian) Naydenov, A. S. and Krivenko, I. A. (2013) 'Shadow economy in the context ofthe economic crisis: diagnostics

of the state and forecasting of consequences, Economics of the region, 1, pp. 46-52. (In Russian) Nevzorova, E., Bobek, S., Kireenko, A. and Sklyarov, R. (2016) 'Tax evasion: The discourse among government, business and science community based on bibliometric analysis, Journal of Tax Reform, 2, pp. 227-244.

Nikopour, H., Shah Habibullah, M., Schneider, F. and Law, S. H. (2009) 'Foreign direct investment and shadow economy: A causality analysis using panel data, MPRA Paper 14485, University Library of Munich, Germany.

Noelle-Neumann, E. (1974) 'The spiral of silence a theory of public opinion', Journal of Communication, 24 (2), pp. 43-51.

Ofer, G. and Vinokur, A. (1980) Private sources of income of the Soviet urban household. Santa Monica, CA: RAND Corporation.

Orduña-Malea, E. and Delgado-López-Cózar, E. (2018) 'Dimensions: Re-discovering the ecosystem of scientific information, El Profesional de la Información, 27 (2), pp. 420-431. https://doi.org/10.3145/ epi.2018.mar.21

Orduña-Malea, E., Aytac, S. and Tran, C. Y. (2019) 'Universities through the eyes of bibliographic databases: A retroactive growth comparison of Google Scholar, Scopus and Web of Science', Scientometrics, 121 (1), pp. 433-450. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03208-7 Perova, M. and Perov, E. (2016) 'Dynamics of shadow economy in Russia, European Scientific Journal, 11 (10), pp. 34-46. Available at: https://eujournal.org/index.php/esj/article/download/6818/6544 (accessed: 12.05.2022).

Petersen, H. G. (1982) 'Size of the public sector, economic growth and the informal economy: Development trends in the Federal Republic of Germany, Review of Income and Wealth, 28 (2), pp. 191-215.

Portes, A. (1996) 'The informal economy, in Pozo, S. (ed.) Exploring the underground. Kalamazoo:

W. E. Upjohn Institute for Employment Research, pp. 147-165. Portes, A. (2003) 'The informal economy and its paradoxes, Economic Sociology, 5 (4), pp. 32-68. (In Russian) Radyukova, Ya. Yu. and Fedorova, M. A. (2014) 'Some aspects of state counteraction to the shadow economy,

Socio-economic Phenomena and Processes, 11 (9), pp. 154-159. (In Russian) Salahodjaev, R. (2015) 'Intelligence and shadow economy: A cross-country empirical assessment, Intelligence,

49, pp. 129-133. https://doi.org/10.1016/j.intell.2015.01.010 Schneider, F. (1994) 'Measuring the size and development of the shadow economy. Can the causes be found and the obstacles be overcome?, in Brandstaetter, H. and Guth, W. (eds) Essays on Economic Psychology. Berlin, Heidelberg: Springer Publishing Company, pp. 193-212. Schneider, F. (2005) 'Shadow economies around the world: what do we really know?', European Journal of

Political Economy, 24 (4), pp. 598-642. Schneider, F. (2010) 'The influence of public institutions on the shadow economy: An empirical investigation

for OECD countries, European Journal of Law and Economics, 6 (3), pp. 441-468. Schneider, F. and Buehn, A. (2013) 'Estimating the size of the shadow economy: Methods, problems and

open questions, IZA Discussion Paper, no. 9820. Schneider, F. and Buehn, A. (2018) 'Shadow economy: Estimation methods, problems, results and open

questions, Open Economics, 1 (1), pp. 1-29. Schneider, F., Buehn, A. and Montenegro, C. E. (2010) 'Shadow economies all over the world: New estimates

for 162 countries from 1999 to 2007, World Bank Policy Research Working Paper, no. 5356. Schneider, F. and Enste, D. H. (2000) 'Shadow economies: Size, causes, and consequences', Journal of

Economic Literature, 38 (1), pp. 77-114. https://doi.org/10.1257/jel.38.L77 Schneider, F. and Enste, D. H. (2013) The shadow economy: An international survey. Cambridge University Press.

Schneider, M. F. and Enste, D. (2002) 'Hiding in the shadows: the growth of the underground economy', International Monetary Fund. Available at: https://www.imf.org/external/pubs/ft/issues/issues30/ (accessed: 12.05.2022).

Schneider, F., Raczkowski, K., Mroz, B. and Bogdan, K. (2015) 'Shadow economy and tax evasion in the EU Article information: For authors, Journal of Money Laundering Control, 18, pp. 34-51. https://doi. org/10.1108/JMLC-09-2014-0027 Schuster, C. and Davis, J. (2020) 'Old dog, new tricks? The fitness of mirror trade analysis to detect illicit financial outflows from Africa', Background Paper: Economic Development in Africa Report 2020. Tackling Illicit Financial Flows for Sustainable Development in Africa. Geneva: UNCTAD. Smith, J. D. (1985) 'Market motives in the informal economy, in Gaertner, W. and Wenig, A. (eds) The

Economics of the Shadow Economy. Heidelberg: Springer, pp. 161-177. Tanzi, V. (1983) 'The underground economy in the United States: Annual estimates, 1930-1980, IMF Staff Papers, 30, pp. 283-305.

Timofte (Coca), C. and Coca, D.-A. (2020) 'Shadow economy — bibliometric mapping, LUMEN Proceedings, 13, pp. 34-45.

Tolmachev, P. I. (2011) 'The influence of the shadow economy on international economic security, Bulletin

of the Academy of Economic Security of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 1, pp. 78-83. Torgler, B. and Schneider, F. (2009) 'The impact of tax morale and institutional quality on the shadow economy, Journal of Economic Psychology, 30, pp. 228-245. https://doi.org/10.1016/j.joep.2008.08.004. Visser, M., van Eck, N. J. and Waltman, L. (2021) 'Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic, Quantitative Science Studies, 2 (1), pp. 20-41. https://doi.org/10.1162/qss_a_00112 Waltman, L., van Eck, N. and Visser, M. (2021) 'Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic, Quantitative Science Studies. https://doi.org/10.1162/qss_a_00112 Williams, C. C. and Lansky, M. A. (2013) 'Informal employment in developed and developing economies:

Perspectives and policy responses, International Labour Review, 152 (3-4), pp. 355-380. Williams, C. C. and Nadin, S. (2012) 'Tackling the hidden enterprise culture: government policies to support the formalization of informal entrepreneurship, Entrepreneurship and Regional Development, 24 (910), pp. 895-915.

Williams, C. C., Nadin, S. J. and Windebank, J. E. (2012) 'Explaining participation in the self-service economy, The Service Industries Journal, 32 (11), pp. 1811-1822.

Zolkover, A. and Terziev, V. (2020) 'The shadow economy: A bibliometric analysis', Business Ethics and Leadership, 4 (3), pp. 17-108.

Received: 22.07.2021 Accepted: 12.05.2022

Authors' information:

Vitaly Yu. Burov — Dr. Sci. in Economics, Associate Professor; burovschool1956@yandex.ru Zhargal B. Tumunbayarova — PhD in Economics, Associate Professor; tzhargal@list.ru Nadezhda N. Khanchuk — PhD in History, Associate Professor; nadnik48@mail.ru Pavel V. Masalov — Senior Lecturer; masalovpavel1604@mail.ru